(15ページ目)

数値 ✕ データ

に関する学び

---

何を比較すべき？ 分析について学んだことは大きく３点あります。まず、分析は何かと何かを比較することで初めて意味を持つという点です。単に数値を並べるだけではなく、比較対象を明確にすることで発見が生まれます。 目的は何か？ 次に、分析には明確な目的が必要であるということです。目的がはっきりしていなければ、どの数値を見て何を判断すべきか分からず、結果として行き当たりばったりな分析になってしまいます。 チーム連携はどう？ そして、チーム内でのコミュニケーションの重要性です。分析に取り組む際は、目的や比較する基準についてメンバー全員で認識を合わせることが不可欠であると実感しました。 業務の実態は？ 私の担当業務は中小企業向けのインサイドセールスの運営です。日々、コール数、コール時間、商談化数、受注数といった指標の管理に努めるとともに、受注商材の傾向やメール配信からの顧客獲得状況なども活用しています。これらのデータを比較する際には、まず各項目の条件が揃っているか、そもそもの目的は何かを確認することを常に意識しています。 成果向上のヒントは？ 今後は目的や比較基準の確認を徹底し、チーム全体で正しい分析の考え方を共有して、より成果が出る体制を築いていきたいと考えています。

仮説立案の基本は？ 仮説には、結論に至る仮説と問題解決に焦点を当てた仮説の二種類があり、問題解決の仮説では「What（問題は何か）」「Where（どこに問題があるか）」「Why（なぜ問題が発生しているのか）」「How（どうすべきか）」の順序で検証することが基本と学びました。 フレームワークは効く？ また、仮説を立てる際には、3C分析（市場・顧客、競合、自社）や4P分析（製品、価格、場所、プロモーション）といったフレームワークの活用が有効で、これにより具体的かつ詳細な仮説を構築しやすくなると理解しています。 効果検証はどう？ 現在、交通系ICカードで決済するとポイントが10倍になるキャンペーンの効果検証に取り組んでおり、決済回数や決済金額の増加などを評価指標としています。この分析に際しては、問題解決の仮説を立て、3C分析や4P分析を積極的に取り入れることで、データ分析の精度を向上させることを目指しています。 分析精度を上げるには？ 所属部署では専門のデータ分析担当者がおらず、これまで独学で自己流に分析を行ってきました。今回学んだ仮説の立て方やフレームワークをさらに活用し、数値の取り方や検証方法を体系的に整理することで、分析の精度を一層高めたいと考えています。

数値とビジュアルの関係は？ データ比較の際、数字に注目し、その数値をビジュアル化することで、数式に基づく関係性を把握することの重要性を学びました。大量データの分析では、目的を明確にした上で仮説を立て、データ収集を経てその検証を行うプロセスが大切であると感じました。また、分析する際には、単純平均だけでなく加重平均や中央値、さらには散らばりを示す標準偏差といった代表値を活用することで、より深い理解が得られると実感しました。 散らばりの意味は？ 特に、データの散らばりに注目することで、数値の乖離をどのように防ぐかという点が印象に残りました。数値の集約や分布の理解は、分析の精度向上に大きく寄与すると考えています。 売上推移の分析は？ 実績報告書の作成においては、単月売上や累計売上の推移を把握するため、商品別や販売先別の分析が有効であると思います。各取引先に対する実績や、特定商品の業績分析を行う際には、加重平均や中央値を用いて売上の平均成長率を求め、業績の変動理由について目的に沿った仮説を立て、データ収集と検証をする手法が有用だと感じました。 分布の理解は？ また、正規分布の説明では、標準偏差に関する具体例の一部が分かりにくかったため、さらなる理解を深める必要があると感じました。

最初のLIVE講座の印象は？ クリティカルシンキングの総まとめの週では、最初のLIVE講座で「自分の思考の癖を知る」というテーマが特に印象に残りました。その後のLIVE講座では、week1～5で学んだ知識を活かしながら、２つの問題に取り組み、その中で数字の並びを見ると細部に過度に意識が向いてしまう自分の癖に気づかされました。そこで、まず問題全体を把握し、数値を見える化する、軸を変えて視点を変えるといった手法を段階的に取り入れることの大切さを実感させられました。 数字分析はどう進む？ さらに、数字の羅列や傾向を分析する際、現実の業務の中でも工数の見直しやシステムの性能分析などが必要になる状況を思い起こしました。今回学んだデータ分析のツールを活用すれば、初めに考えすぎず、さまざまな角度からデータの整理と視覚化を行い、その上で仮説を立て補足説明を探すという実践的なアプローチが可能だと感じました。 どのデータ視覚化？ 今後は、単に収集したデータに基づいて行動するのではなく、まずはデータを多角的に分類し、視覚化する作業を徹底して行います。そして、その中から得られる示唆をたくさん書き出し、グループ化や抽象化を通じて整理し、自分の視点をさらに深める検討を進めていきたいと思います。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

売上目標は具体的？ 売上目標を具体的な数値で設定し、グラフを活用することで、経営判断やプレゼンの質を向上させる手法が印象的でした。まず、漠然とした課題ではなく、明確なイシューを特定することが重要です。イシューが明確になったら、データや異なる切り口を用い、ピラミッドストラクチャーで論理を整理するのが効果的です。また、イシューは「問い」として常に意識し、考えているうちに方向性がブレないようにメモを残すことが推奨されます。 数字と論理の関係は？ 具体的には、「売上目標〇〇億円」と数字で目標を定め、日時、週次、四半期、年次といった各種のグラフを目的に合わせて作成する手法が有効です。また、ピラミッドストラクチャーを意識して、①イシューの特定、②論理の枠組みの構築、③適切な根拠で支えるというプロセスを繰り返すことで、より説得力のある資料づくりが進むと感じました。 施策の意義は伝わる？ 今回の学びは、実際の融資交渉や新規事業の場面で資料作りに役立つとともに、社内で売上目標を設定する際にも、「なぜこの施策が必要なのか」が伝わる具体例を示すことの重要性を実感させました。今後は、チーム内でこれらの考え方を共通言語として活用し、より具体的でわかりやすい議論を進めていきたいと思います。

復習はどう進める？ これまでの学びを振り返り、今後のありたい姿と具体的な取り組みを体系的に整理できました。振り返りを進める中で、全ての内容を完全に洗い出せたわけではなく、すでに忘れてしまっている部分も多いことに気づきました。そのため、何度も繰り返し復習し、実践の中で活用することが大切だと感じています。 管理とサポートの課題は？ 私の業務は、製品の管理とサポートに関わるものです。サポート内容に対する不満と製品そのものへの不満があり、それぞれ解決すべき課題が異なります。また、即座に対処できるものと、投資や時間を要するものも混在しています。相関分析を活用して、不満の原因となる主要項目を特定し、優先順位をつけた上で対応していく意向です。 方向性のズレはなぜ？ これまでの学びの中で、方向性を見誤ったり着眼点がずれてしまうことがありました。そのズレが生じた原因を、経験や定性的なデータをもとに検証し確認する必要性を感じています。さまざまなフレームワークを活用し、仮説を立てたり目的を明確にすることが、今後の正確な分析に欠かせないと考えています。ただし、数値だけに頼ると誤った解釈につながる恐れがあるため、解説書や事例を通じて知識をさらに深めるよう努めたいと思います。

グラフは何が魅力？ データを単に羅列するだけでは、その特徴を十分に捉えにくいと感じます。グラフや数字を積極的に利用することで、情報がより具体的に伝わります。グラフは目的に合わせた種類を選択することが重要です。 代表値とばらつきは？ 数字を扱う際は、代表値とばらつきの両面でデータを確認する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきは標準偏差によって把握できます。 平均値だけで良い？ 業務においては、これまで平均値のみで物事を理解したつもりになってしまうことがありました。今後は、ばらつきも合わせて確認することで、データの持つ本質をより正確に捉えるよう意識したいと思います。 NPSは評価できる？ また、各ブランドごとに算出したNPSについても、単に数値のみを評価するのではなく、回答の分布にも目を向けることが大切です。 グラフで見える？ ユーザー調査では、各回答を平均値で報告するケースが多いですが、ばらつきに着目することで、各データの特徴がより明確になります。一方で、標準偏差を数字だけで示すと直感的に理解しにくい部分があるため、グラフを効果的に活用することで改善できると感じます。

見えるギャップは何？ データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は？ また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は？ さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は？ 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。